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Enregistrement W2058246935 · doi:10.1117/12.906903

Lung vasculature imaging using speckle variance optical coherence tomography

2012· article· en· W2058246935 sur OpenAlexafffund
Michelle Cua, Anthony M. D. Lee, Pierre Lane, Annette McWilliams, Tawimas Shaipanich, Calum MacAulay, Victor X. D. Yang, Stephen Lam

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySimon Fraser UniversityBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaSt. Jude MedicalNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BC
Mots-clésOptical coherence tomographySpeckle patternTomographyBiomedical engineeringPreclinical imagingOptical tomographyRadiologyComputer scienceIn vivoMedicineComputer visionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Architectural changes in and remodeling of the bronchial and pulmonary vasculature are important pathways in diseases such as asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and lung cancer. However, there is a lack of methods that can find and examine small bronchial vasculature in vivo. Structural lung airway imaging using optical coherence tomography (OCT) has previously been shown to be of great utility in examining bronchial lesions during lung cancer screening under the guidance of autofluorescence bronchoscopy. Using a fiber optic endoscopic OCT probe, we acquire OCT images from in vivo human subjects. The side-looking, circumferentially-scanning probe is inserted down the instrument channel of a standard bronchoscope and manually guided to the imaging location. Multiple images are collected with the probe spinning proximally at 100Hz. Due to friction, the distal end of the probe does not spin perfectly synchronous with the proximal end, resulting in non-uniform rotational distortion (NURD) of the images. First, we apply a correction algorithm to remove NURD. We then use a speckle variance algorithm to identify vasculature. The initial data show a vascaulture density in small human airways similar to what would be expected.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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